論文の概要: Optimising Lockdown Policies for Epidemic Control using Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.14093v2
• Date: Fri, 1 May 2020 11:28:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 00:03:37.119298
• Title: Optimising Lockdown Policies for Epidemic Control using Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習を用いたエピデミック制御のためのロックダウンポリシーの最適化
• Authors: Harshad Khadilkar, Tanuja Ganu, Deva P Seetharam
• Abstract要約: 我々は、健康と経済のバランスを保ちながら、各都市や地域ごとのロックダウン決定を定量的に計算する方法を提案する。 これらのポリシーは、疾患パラメータの関数として提案アルゴリズムによって自動的に学習される。 我々は不完全ロックダウンなどの現実的な考察を考察し、強化学習を用いて得られた政策がロックダウンへの有効な定量的アプローチであることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.174900115018252
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the context of the ongoing Covid-19 pandemic, several reports and studies have attempted to model and predict the spread of the disease. There is also intense debate about policies for limiting the damage, both to health and to the economy. On the one hand, the health and safety of the population is the principal consideration for most countries. On the other hand, we cannot ignore the potential for long-term economic damage caused by strict nation-wide lockdowns. In this working paper, we present a quantitative way to compute lockdown decisions for individual cities or regions, while balancing health and economic considerations. Furthermore, these policies are learnt automatically by the proposed algorithm, as a function of disease parameters (infectiousness, gestation period, duration of symptoms, probability of death) and population characteristics (density, movement propensity). We account for realistic considerations such as imperfect lockdowns, and show that the policy obtained using reinforcement learning is a viable quantitative approach towards lockdowns.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスのパンデミックが進行中である状況において、いくつかの報告や研究が病気の拡散をモデル化し予測しようと試みている。 また、健康と経済の両方に損害を限定する政策についても激しい議論がある。 一方で、人口の健康と安全が、ほとんどの国の主要な考慮事項である。 一方で、全国的ロックダウンの厳格化による長期的な経済被害の可能性は無視できない。 本稿では,健康と経済のバランスを保ちながら,各都市や地域ごとのロックダウン決定を定量的に計算する方法を提案する。 さらに、これらのポリシーは、疾患パラメータ(感染性、妊娠期間、症状の期間、死亡確率)と人口特性(密度、運動確率)の関数として、提案アルゴリズムによって自動的に学習される。 我々は不完全ロックダウンなどの現実的な考察を考察し、強化学習を用いて得られた政策がロックダウンへの有効な定量的アプローチであることを示す。

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